信息技术手册可视化进度报告 基于jieba的关键字提取技术

在这一篇博客之前,我已经将word文件中的内容通过爬虫的方式整理到数据库中了,但是为了前台展示的需要,还必须提取出关键字,用于检索。

我用的是jieba分词,GitHub地址:https://github.com/fxsjy/jieba

在项目中主要用到的是jieba分词技术中的提取文章中的关键字的技术;

基于 TF-IDF 算法的关键词抽取

import jieba.analyse

jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) 
sentence 为待提取的文本
topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词,默认值为 20,会按权重大小排序
withWeight 为是否一并返回关键词权重值,默认值为 False
allowPOS 仅包括指定词性的词,默认值为空,即不筛选,博客的最下面有词性对照表

jieba有自己的词库,但是对于互联网行业,由于很多词语都比较新,会造成分词不准,比如“共享单车”分词会被分成“共享”和“单车”,

解决的办法是可以引入本地词典,有清华大学的开放词库可以下载:http://thuocl.thunlp.org

引入也很简单:

jieba.load_userdict(‘你的词库文档位置‘)

除此之外还有一种方法,就是在代码中把不能被分开的关键词加进去,但是不推荐,毕竟面对很大的工作量这种做法不现实,还不如扩充自己的词库。方法如下:

jieba.add_word("云计算")

还有可以设置停用词词典,有些字可能出现频率比较高,但是不是你要的关键字,比如“什么”、“现在”、“主流”等这些词,可以设置一个停用词典,

类似上面的引入本地词典:

jieba.analyse.set_stop_words(‘你的停用词典路径‘)

下面是我项目中的一点例子,稍作修改,便于需要的同学调试:

def jiebaFindKey():
    sentence = ‘‘‘互联网+概念于2012年11月易观国际董事长兼首席执行官于扬首次提出,并于2015年7月4日,国务院印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》。“互联网+”作为知识社会创新2.0推动下的互联网形态演进,成为了中国互联网发展的新形态和新业态。“互联网+”既是互联网的移动与泛在,促进了传统行业与互联网的融合及应用,将数据、计算、知识三者融合,使创新渗入到各行各业,从而开创了创新驱动发展的“新常态”。 ‘‘‘
    jieba.load_userdict(‘../resource/it.txt‘)
    jieba.analyse.set_stop_words(‘../resource/except.txt‘)
    # jieba.add_word("云计算")
    keywords = jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=True, allowPOS=(‘n‘,‘nr‘,‘ns‘))
    for item in keywords:
        print(item[0], item[1])
    return

词性对照表

    1. 名词 (1个一类,7个二类,5个三类) 
      名词分为以下子类: 
      n 名词 
      nr 人名 
      nr1 汉语姓氏 
      nr2 汉语名字 
      nrj 日语人名 
      nrf 音译人名 
      ns 地名 
      nsf 音译地名 
      nt 机构团体名 
      nz 其它专名 
      nl 名词性惯用语 
      ng 名词性语素
    2. 时间词(1个一类,1个二类) 
      t 时间词 
      tg 时间词性语素
    3. 处所词(1个一类) 
      s 处所词
    4. 方位词(1个一类) 
      f 方位词
    5. 动词(1个一类,9个二类) 
      v 动词 
      vd 副动词 
      vn 名动词 
      vshi 动词“是” 
      vyou 动词“有” 
      vf 趋向动词 
      vx 形式动词 
      vi 不及物动词(内动词) 
      vl 动词性惯用语 
      vg 动词性语素
    6. 形容词(1个一类,4个二类) 
      a 形容词 
      ad 副形词 
      an 名形词 
      ag 形容词性语素 
      al 形容词性惯用语
    7. 区别词(1个一类,2个二类) 
      b 区别词 
      bl 区别词性惯用语
    8. 状态词(1个一类) 
      z 状态词
    9. 代词(1个一类,4个二类,6个三类) 
      r 代词 
      rr 人称代词 
      rz 指示代词 
      rzt 时间指示代词 
      rzs 处所指示代词 
      rzv 谓词性指示代词 
      ry 疑问代词 
      ryt 时间疑问代词 
      rys 处所疑问代词 
      ryv 谓词性疑问代词 
      rg 代词性语素
    10. 数词(1个一类,1个二类) 
      m 数词 
      mq 数量词
    11. 量词(1个一类,2个二类) 
      q 量词 
      qv 动量词 
      qt 时量词
    12. 副词(1个一类) 
      d 副词
    13. 介词(1个一类,2个二类) 
      p 介词 
      pba 介词“把” 
      pbei 介词“被”
    14. 连词(1个一类,1个二类) 
      c 连词 
      cc 并列连词
    15. 助词(1个一类,15个二类) 
      u 助词 
      uzhe 着 
      ule 了 喽 
      uguo 过 
      ude1 的 底 
      ude2 地 
      ude3 得 
      usuo 所 
      udeng 等 等等 云云 
      uyy 一样 一般 似的 般 
      udh 的话 
      uls 来讲 来说 而言 说来 
      uzhi 之 
      ulian 连 (“连小学生都会”)
    16. 叹词(1个一类) 
      e 叹词
    17. 语气词(1个一类) 
      y 语气词(delete yg)
    18. 拟声词(1个一类) 
      o 拟声词
    19. 前缀(1个一类) 
      h 前缀
    20. 后缀(1个一类) 
      k 后缀
    21. 字符串(1个一类,2个二类) 
      x 字符串 
      xx 非语素字 
      xu 网址URL
    22. 标点符号(1个一类,16个二类) 
      w 标点符号 
      wkz 左括号,全角:( 〔 [ { 《 【 〖 〈 半角:( [ { < 
      wky 右括号,全角:) 〕 ] } 》 】 〗 〉 半角: ) ] { > 
      wyz 左引号,全角:“ ‘ 『 
      wyy 右引号,全角:” ’ 』 
      wj 句号,全角:。 
      ww 问号,全角:? 半角:? 
      wt 叹号,全角:! 半角:! 
      wd 逗号,全角:, 半角:, 
      wf 分号,全角:; 半角: ; 
      wn 顿号,全角:、 
      wm 冒号,全角:: 半角: : 
      ws 省略号,全角:…… … 
      wp 破折号,全角:—— -- ——- 半角:— —- 
      wb 百分号千分号,全角:% ‰ 半角:% 
      wh 单位符号,全角:¥ $ £ ° ℃ 半角:$

参考:

https://blog.csdn.net/bozhanggu2239/article/details/80157305

http://www.cnblogs.com/eastmount/p/5055906.html

原文地址:https://www.cnblogs.com/w-honey/p/10588852.html

时间: 2024-08-30 01:20:52

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